「分散減少法」の版間の差分
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単純な[[モンテカルロ法]]では,実験を繰り返して, 同一分布からの独立標本と考えられる数値を得て, これらの算術平均によってシステムの特性値(前記の同一分布の平均値)を推定する. この推定値に含まれる誤差の標準偏差は, 標本数の平方根に反比例するので, 高精度の推定値を得るのは困難である. この点を改善し, 反比例の係数を小さくするための方法が分散減少法である. | 単純な[[モンテカルロ法]]では,実験を繰り返して, 同一分布からの独立標本と考えられる数値を得て, これらの算術平均によってシステムの特性値(前記の同一分布の平均値)を推定する. この推定値に含まれる誤差の標準偏差は, 標本数の平方根に反比例するので, 高精度の推定値を得るのは困難である. この点を改善し, 反比例の係数を小さくするための方法が分散減少法である. | ||
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2008年11月13日 (木) 15:53時点における最新版
【ぶんさんげんしょうほう (variance reduction method)】
単純なモンテカルロ法では,実験を繰り返して, 同一分布からの独立標本と考えられる数値を得て, これらの算術平均によってシステムの特性値(前記の同一分布の平均値)を推定する. この推定値に含まれる誤差の標準偏差は, 標本数の平方根に反比例するので, 高精度の推定値を得るのは困難である. この点を改善し, 反比例の係数を小さくするための方法が分散減少法である.